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计算机视觉—从理论到实践—from theory to practice

📝 内容简介

本书深入探索计算机视觉的核心技术，围绕五大关键任务展开介绍，即图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪及三维场景重建。本书共9章，可分三篇，即基础篇、识别篇和重建篇，系统性地引导读者逐步深入了解计算机视觉的复杂内涵与应用实践。基础篇(第1-4章)着重介绍了构成计算机视觉基础的通用理论与算法，包括但不限于图像滤波技术的基本原理、边缘检测的实现方法、尺度不变特征的提取策略及模型拟合的数学工具等，为后续章节的学习奠定必要的理论与技术基础。识别篇(第5-7章)深入分析了机器解析图像内容的高级能力，具体涉及图像分类、图像分割、目标检测与目标跟踪的经典算法及模型。重建篇(第8、9章)聚焦于如何从二维图像数据中复原三维场景结构，详细阐述了摄像机几何原理、几何的应用、双目立体视觉等关键技术的概念与算法，展现了从图像像素到三维场景结构的转换过程。